Liquid AI · 27 octobre 2026 · 2.17B · Sur l'appareil
LFM3 Omni : caractéristiques publiées et installation locale
L'article de Liquid AI du 27 octobre 2026 présente LFM3, et avec lui LFM3-Omni-2B : un modèle qui lit le texte, les images, la vidéo et l'audio et répond en texte, en parole, ou les deux. Nano AI ne l'a pas exécuté. Les chiffres ci-dessous viennent du blog de Liquid et de la fiche modèle Hugging Face.
LFM3 Omni n'est pas chargé ici
Besoin d'une image ? Utilisez Nano Banana 2.1
LiquidAI/LFM3-Omni-2B tourne sur votre machine, sous la licence LFM Open License v1.0. Nano Banana 2.1 produit une image dans le navigateur pour 8 crédits. Il ne charge pas le point de contrôle omni.
- Développé par
- Liquid AI
- Sortie
- 27 octobre 2026
- Disponible sur Nano AI
- Nano Banana 2.1 · 8 crédits par image
- Page mise à jour
- 31 octobre 2026
Source: liquid.ai
Ce que publie LFM3 Omni
La fiche modèle de LiquidAI/LFM3-Omni-2B indique 2.17B paramètres, un contexte de 32K qui compte l'entrée et la sortie ensemble, et un vocabulaire texte de 128,000 tokens. Les entrées sont le texte, les images, la vidéo avec ou sans sa piste sonore, et l'audio à 16 kHz. La vidéo est échantillonnée à 2 images par seconde, de 4 à 384 images par défaut. Les sorties sont du texte, de la parole à 24 kHz, ou du texte et de la parole entrelacés. La fiche dit que c'est un modèle sans raisonnement et que enable_thinking=True n'est pas pris en charge. La ligne de licence est LFM Open License v1.0. Lisez cette licence dans le dépôt avant de livrer quoi que ce soit ; cette page n'en reprend pas les conditions.
Le blog de Liquid le même jour dit que la première publication LFM3 est un ensemble de modèles autour de 2B paramètres sur une même ossature : texte, vision, audio, omni et décision. Il donne au modèle texte un contexte de 256K et dit que le modèle texte tient dans environ 1 GB en 4-bit. Ces deux chiffres concernent le modèle texte, pas la fiche 32K de LFM3-Omni-2B. La section omni décrit des questions parlées sur une image, une vidéo regardée avec sa piste sonore, et des appels d'outils à partir de ce que le modèle voit et entend. Ce site n'a pas mesuré la latence, le taux d'erreur de mots ni l'usage de batterie.
La ligne d'installation de la fiche est pip install "transformers>=5.20.2" plus torch, torchvision, torchcodec, accelerate, pillow, librosa et soundfile, puis AutoModelForMultimodalLM et AutoProcessor avec trust_remote_code. Une variante GGUF est listée pour llama.cpp. Les défauts d'échantillonnage de la parole dans la fiche sont audio_temperature=0.4 et audio_repetition_penalty=1.2. Rien de cela ne tourne sur Nano AI. Si vous avez besoin d'une image, Nano Banana 2.1 sur ce site coûte 8 crédits.
LFM3 Omni en bref
- Point de contrôle
- LiquidAI/LFM3-Omni-2B
- Annonce
- 27 octobre 2026, avec la famille LFM3
- Paramètres
- 2.17B, selon la fiche modèle
- Contexte
- 32K tokens, entrée plus sortie
- Audio
- 16 kHz en entrée, parole à 24 kHz en sortie
- Vidéo
- 2 fps, de 4 à 384 images par défaut
- Licence
- LFM Open License v1.0
- Sur Nano AI
- Non hébergé. Les images utilisent Nano Banana 2.1 à 8 crédits
Chargez LFM3-Omni-2B comme la fiche le montre
Copié de la fiche modèle Hugging Face, lue le 31 octobre 2026. Nano AI ne l'exécute pas.
- 1
Installez les paquets Python
La ligne d'installation de la fiche, y compris transformers 5.20.2 ou plus récent.
pip install "transformers>=5.20.2" torch torchvision torchcodec accelerate pillow librosa soundfile - 2
Chargez le point de contrôle
Les constructeurs de la fiche. trust_remote_code est exigé par cet extrait. device et dtype sont définis juste au-dessus dans la fiche.
model_id = "LiquidAI/LFM3-Omni-2B" model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained( model_id, dtype=dtype, device_map=device, trust_remote_code=True ).eval() processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) - 3
Défauts de la parole
Les défauts generation_config de la fiche pour la parole. La sortie texte peut rester en décodage glouton.
audio_temperature=0.4 audio_repetition_penalty=1.2 - 4
GGUF est un autre fichier
La fiche liste une construction GGUF pour llama.cpp, y compris un serveur de parole en temps réel. Utilisez les fichiers que Liquid a publiés dans le même dépôt, pas une copie renommée.
Variantes que la fiche nomme
Les deux lignes lient vers le dépôt du modèle. Les tailles de fichier ne sont pas recopiées ici, car le tableau de la fiche n'imprime pas une taille en octets.
Ce que cette revue n'affirme pas
Aucun score de ce site
Le blog de Liquid décrit le modèle. Nano AI ne l'a pas chronométré, n'a pas noté la parole et ne l'a pas comparé à une API hébergée sur les mêmes prompts.
N'empruntez pas le contexte du modèle texte
256K et la note d'environ 1 GB en 4-bit dans le blog concernent le modèle texte LFM3. La fiche omni dit 32K.
Le mode réflexion est coupé
La fiche dit que ce point de contrôle est sans raisonnement et refuse enable_thinking=True.
Les images ici sont Nano Banana
Le bouton de cette page ouvre Nano Banana 2.1 à 8 crédits. Il ne charge pas LiquidAI/LFM3-Omni-2B.
Fiche omni et lignes du modèle texte
Les deux colonnes sont celles de Liquid AI, tirées du blog du 27 octobre 2026 et de la fiche LFM3-Omni-2B, lus le 31 octobre 2026.
| LFM3-Omni-2B | Modèle texte LFM3, même blog | |
|---|---|---|
| Paramètres | 2.17B | L'ensemble de classe 2B du blog |
| Contexte | 32K | 256K |
| Entrées | Texte, image, vidéo, audio | Texte |
| Parole en sortie | 24 kHz | Pas le chemin de parole omni |
| Ligne de licence | LFM Open License v1.0 | Poids ouverts, selon le blog |
Comment continuer si vous vouliez une image
- 1
Lancez le point de contrôle en local si vous avez besoin d'omni
Utilisez le bloc d'installation ci-dessous et la fiche modèle de Liquid. Nano AI ne téléchargera pas les poids pour vous.
- 2
Ou ouvrez Nano Banana 2.1
Ce modèle coûte 8 crédits par image. Il prend un prompt textuel. Il n'entend pas l'audio et ne regarde pas un fichier vidéo.
- 3
Lisez la licence
La fiche nomme LFM Open License v1.0. Le fichier de licence contient les conditions, pas ce paragraphe.
Prompts d'image pour Nano Banana 2.1
Seulement pour le bouton d'image. Ce ne sont pas des entrées LFM3 et ils ne contiennent pas d'audio.
Radio sur le rebord
A small wooden radio on a sunlit windowsill, linen curtain, soft dust, no people, no readable text, no logos.
Carte de sentier
A folded blank trail map and a compass on a wooden bench, overcast light, no place names, no people, no logos.
Casque
Over-ear headphones on a closed notebook, top-down, grey desk, soft shadow, no logos, no readable text, no people.
Enceinte de cuisine
A compact speaker on a kitchen shelf beside a plant, morning light, no brand marks, no people, no readable text.
Si le point de contrôle n'est pas ce que la phrase du blog suggérait
- Le contexte s'arrête vers 32K
- Cela correspond à la fiche omni. Le chiffre 256K est le modèle texte dans le même blog.
- enable_thinking échoue
- La fiche dit que l'option n'est pas prise en charge sur ce point de contrôle sans raisonnement.
- Vous vouliez le modèle dans Nano AI
- Il n'est pas chargé. Le bouton d'image est Nano Banana 2.1 à 8 crédits.
LFM3 Omni n'est pas chargé ici
Besoin d'une image ? Utilisez Nano Banana 2.1
LiquidAI/LFM3-Omni-2B tourne sur votre machine, sous la licence LFM Open License v1.0. Nano Banana 2.1 produit une image dans le navigateur pour 8 crédits. Il ne charge pas le point de contrôle omni.
FAQ
FAQ LFM3 Omni
Faits de la fiche seulement. Ce site n'a pas exécuté le modèle.
Quel point de contrôle est LFM3 Omni ?
LiquidAI/LFM3-Omni-2B. La fiche dit 2.17B paramètres et un contexte de 32K. Liquid a annoncé la famille LFM3 le 27 octobre 2026.
Nano AI l'héberge-t-il ?
Non. Le bouton de cette page ouvre Nano Banana 2.1 à 8 crédits par image. Les nouveaux comptes éligibles reçoivent 64 crédits, de quoi faire 8 images. Ce n'est pas une session LFM3.
Quels sont les débits audio ?
La fiche dit audio en entrée à 16 kHz et parole en sortie à 24 kHz. Elle liste aussi audio_temperature=0.4 et audio_repetition_penalty=1.2 pour la parole.
Le contexte de 256K est-il le modèle omni ?
Non. Le blog du 27 octobre 2026 attache 256K au modèle texte. La fiche du modèle omni dit 32K.
Peut-il raisonner étape par étape ?
La fiche dit qu'il est sans raisonnement et que enable_thinking=True n'est pas pris en charge. Cette page n'a pas essayé de passer outre.
Nano AI est-il affilié à Liquid AI ?
Non. Nano AI n'est pas affilié à Liquid AI. Les caractéristiques sont citées depuis leur blog et leur fiche modèle, lus le 31 octobre 2026, et ce site n'a pas fait de benchmark du point de contrôle.
À découvrir aussi sur Nano AI
Pages liées
Nano AI est un service indépendant et n'est pas affilié à Liquid AI. Les chiffres de LFM3 Omni, y compris 2.17B, 32K, 16 kHz, 24 kHz et LFM Open License v1.0, viennent du blog de Liquid du 27 octobre 2026 et de la fiche modèle LFM3-Omni-2B, lus le 31 octobre 2026. Ce site n'a pas exécuté le point de contrôle.